论文基于MATLAB的语音信号去噪声处理和仿真，本文是关于噪声毕业论文格式模板范文与噪声和MATLAB和信号方面硕士学位毕业论文范文.
【摘 要】 噪声的存在严重影响了语音信号沟通功能的发挥.基于此,本文分别从FIR 滤波器去噪声方面、IIR 滤波器去噪声方面,分析基于MATLAB 的语音信号去噪声处理；最后以FIR 滤波器为例,对其在基于MATlAB 语音信号去噪声中的应用进行仿真分析,以期为语音信号去噪声处理提供良好的理论参照.
【关键词】 MATLAB 语音信号 去噪声处理
前言：
作为一门高新技术,语音处理技术具有多学科融合特征,其以模式识别、数字信号处理等为主要内容.在语音信号传输过程中,噪声的存在可对语音信息接收准确性产生干扰作用.MATLAB 作为一种交互性的高级语言,其在信号处理功能、矩阵预算等方面的优势使其在各科学领域得到了较为广泛的应用.因此,分析基于MATLAB 的语音信号去噪声处理与仿真具有一定的现实意义.
一、基于MATLAB 的语音信号去噪声处理
基于MATLAB 的语音信号去噪声处理方法主要包含以下几种：
1.1 FIR 滤波器去噪声
FIR 滤波器的应用优势主要体现在易设计、线性相位2方面.在信号去噪实践中,如需线性相位,则需优先选用FIR 滤波器进行去噪.FIR 滤波器的设计常采用窗函数法,具体设计流程如下：
第一,设定理想FIR 滤波器的频率响应参数,即H1.第二,确立单位脉冲响应参数h2.h2 的计算方法选用序列傅里叶反变换法.对该参数的计算,添加窗函数的功能为：在时域使用窗函数与所获信号相乘以实现截断信号的目的[1].第三,h2 转换.在利用窗函数法设计FIR 滤波器的过程中,由于h2 属于一种无限长的序列,且为非因果序列,为了确保FIR滤波器去噪声功能的发挥,需采用加窗函数法实现h2 向H3的转换.第四,序列变换.运用序列的傅里叶变换将H3 转换为实际滤波器的频率响应H4,通过对H4 与H3 的比较,评估所设计FIR 滤波器是否合理.如评估结果提示设计成果符合预期标准,则表明该FIR 滤波器可用于基于MATLAB的语音信号去噪声处理.如不符合,则需要对原窗函数进行调整,重复上述过程,直至获得符合预期标准的FIR 滤波器为止.
1.2 IIR 滤波器去噪声
从设计方法类型来看,IIIR 滤波器的设计方法主要包含最优化设计法、零极点位置累试法以及模拟滤波器法.其中,巴特沃斯低通滤波器设计法设计IIR 滤波器的流程如下：根据IIR 滤波器在基于MATLAB 的语音信号去噪声处理中的应用要求：将信号中参杂着的噪声频率滤除.因此,设计过程主要需要涉及最小阻带衰减、通带截止频率、最大通带衰减、阻带截止频率等.上述参数均确立完成后,可通过技术指标的融合完成低通滤波器系统函数的获取.此时,可借助频率变化法通过系统函数变换获得带阻滤波器、高通滤波器等的系统函数,最终确立具有去噪声功能的IIR 滤波器.
二、基于MATLAB 的语音信号去噪声处理仿真分析
以FIR 滤波器去噪声处理为例,可将基于MATLAB 的语音信号去噪声处理仿真分析如下：
以50000Hz 作为原始信号的有效频率范围,对基于窗函数法的FIR 低通滤波器、FIR 高通滤波器、FIR 带通滤波器进行仿真,仿真效果为：FIR 带通滤波器、FIR 低通滤波器在保留原始信号有效部分的基础上,将50000Hz 以外区域的频率全部滤除,表明这两种滤波器的去噪效果良好.FIR 带通滤波器的仿真状况如图1 所示；而FIR 高通滤波器则在滤除信号有效频率范围外频率的同时,将部分有效频率滤除,表明这种语音信号去噪声效果欠佳.
图 1 FIR 带通滤波器仿真结果
因此,在采用FIR 滤波器处理基于MATLAB 的语音信号噪声时,应从FIR 低通滤波器、FIR 带通滤波器中任选一种.这种去噪声方法的优点以稳定性、应用便捷性为主.
三、结论
综上所述,语音信号中噪声的存在严重影响了信号传输质量,因此,如何运用适宜的去噪声方法滤除信号中的噪声变得至关重要.FIR 滤波器、IIR 滤波器是两种可行的去噪声方法,为了评估其在基于MATLAB 的语音信号去噪声处理中的运用价值,可通过仿真分析方法进行分析.
言而总之:这篇文章为关于噪声方面的大学硕士和本科毕业论文以及噪声和MATLAB和信号相关噪声论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
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